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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：本发明公开了一种由随机子结构特征增强的化合物异常检测方法及系统，包括：通过对节点的邻域进行采样，构造出了每个节点的子结构特征，这些特征能够显式地参与图神经网络的消息传递中，一方面使得方法不强制依赖于节点级特征，另一方面使得方法具备了捕获潜在的异常子结构的能力，进一步地，使方法在异常化合物检测问题上比现存方法拥有更优秀的准确率。
主权项：1.一种由随机子结构特征增强的化合物异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：对化合物结构图网络中的多规模子结构采样，获得不同长度的游走序列；统计所述游走序列中不重复节点的个数并拼接，获得节点的子结构特征；利用L2范数对所述子结构特征进行标准化；使用LeakyReLU对标准化后的所述子结构特征进行激活；将激活后的所述子结构特征与节点级特征进行特征融合；通过邻接矩阵与融合后的特征进行矩阵乘法，获得一次局部的特征聚合，将聚合的特征通过GraphSage进行多跳特征聚合，获得所有节点表示；对学习到的节点表示通过图结构进行设定的约束，获得重构损失；基于节点表示，通过图读出函数得到图级表示；对所述图级表示进行分类，获得异常因素评分，基于所述异常因素评分，获得标签损失；将所述重构损失和所述标签损失联合优化，构建化合物异常检测模型；基于所述化合物异常检测模型，实现待测化合物的异常检测任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 一种由随机子结构特征增强的化合物异常检测方法及系统
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